AI Agent 平台工程化实践:从单点提效到组织级生产力重构

课程 ID: 19343

描述:
话题概述: AI 1.0 阶段,我们和大多数企业一样从 RAG、Workflow、Copilot 切入,工具不少,但始终停留在业务主链路之外——能力分散、复用困难、成本不可衡量,难以形成组织级效率提升。 以 Push 策略迭代为例,传统模式是线性项目制:每一次策略调整都要走完需求→PRD→研发→测试→发版的完整链路,策略验证以“周”为单位,大量低成本探索因排不进排期而直接放弃。 因此我们启动 AI Agent 平台建设,目标是将 AI 从单点工具升级为组织级生产系统,覆盖研发、运营、创作三类核心场景,让高频业务流程变得可复用、可编排、可治理、可度量。 演讲题纲: 话题亮点: 分四个层面完成升级: 统一平台底座:将模型接入、Workflow 编排、Agent 框架、Skill 能力池、安全治理统一收敛到 WeFlow 平台,消除各业务线重复建设。 流程级介入:研发智能体覆盖 PRD 到上线全链路;运营智能体覆盖取数、洞察、策略生成到上架;创作智能体覆盖多模态内容生产。AI 进入完整业务闭环。 Skill 原子化:将人群划分、文案生成、AB 实验等高频动作封装为独立 Skill,一次开发、反复复用,运营直接驱动策略上线,不依赖研发排期。 工程化治理:全链路 Trace、监控告警、成本统计,保障 AI Agent 可上线、可审计、可持续优化。 踩坑经验:Skill 粒度、DataAgent 输出校验、运营习惯迁移,是落地最难的三件事,不比技术架构容易。